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Record W7057314371

Intégration de la biodiversité dans l’agroécosystème : cas européens et cas québécois

2012· other· fr· W7057314371 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPesticide degradationIrrigation districtProcess dynamics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'érosion de la biodiversité est un enjeu préoccupant du 21e siècle. La variété des espèces et des écosystèmes contribue à fournir aux humains des biens et des services essentiels dont la valeur économique est souvent très élevée. De par son emprise sur le territoire et sa promiscuité avec les écosystèmes naturels, l’agriculture est une activité influençant grandement la richesse de la diversité biologique sur un territoire donné. Les pratiques agricoles, l’utilisation de pesticides par exemple, peuvent engendrer des impacts négatifs sur la biodiversité. Par contre, il existe également plusieurs actions favorisant une saine cohabitation entre la biodiversité et l’agriculture. L’objectif est de fournir un outil aux acteurs du monde agricole qui permette d’identifier les meilleures actions favorables à la diversité selon les caractéristiques de la ferme. Afin de répertorier les actions à meilleur potentiel de bénéfice pour la biodiversité, six initiatives européennes et six initiatives québécoises sont analysées. Ensuite, l’analyse comparative de ces exemples fait ressortir des convergences et des divergences entre l’Europe et le Québec au niveau des approches, des composantes de l’agroécosystème et des moyens spécifiques de promotion de la biodiversité. Ce processus permet de cibler quatre enjeux prioritaires que sont la qualité de l’eau, la diversité des habitats, la fertilité des sols et les espèces sensibles. Des indicateurs sont formulés afin de construire un outil qui permet d’identifier lequel de ces quatre enjeux est à prioriser à l’échelle d’une ferme. Ensuite, des actions bénéfiques à la biodiversité sont associées à chacun des enjeux et sont évaluées selon leur potentiel de bénéfice pour la biodiversité. L’identification de ces actions donne à réfléchir sur l’adoption à la grandeur de la province d’une politique favorable à la biodiversité. Dans un tel cas, l’implication des agriculteurs, la concertation, le financement et l’aménagement du territoire sont à surveiller.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.082
Threshold uncertainty score0.165

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.006
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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